KI-Glossar für Kirchen
Grundlagen und Anwendungen der künstlichen Intelligenz
Einleitung
Dieses Glossar erläutert die technischen KI-Begriffe verständlich für Mitarbeitende, Ehrenamtliche und Entscheidungsträger in kirchlichen und sozialen Einrichtungen. Unser Ziel ist es, Ihnen ein fundiertes Verständnis zu vermitteln, damit Sie diese Technologie gewinnbringend einsetzen können. KI bietet bereits heute wertvolle Unterstützung: Sie entlastet bei Verwaltungsaufgaben, optimiert Ihre Kommunikation, unterstützt bei Seelsorge und Beratung und verbessert die Barrierefreiheit Ihrer Angebote. Gleichzeitig berücksichtigen wir die wichtigen ethischen Fragestellungen – besonders im kirchlichen Kontext ist es essentiell, dass der Mensch im Mittelpunkt bleibt. Mit diesem Glossar erhalten Sie das nötige Wissen, um die Technologie zu verstehen und verantwortungsvoll in den Dienst Ihrer Arbeit zu stellen.
Bias / Verzerrung in KI
Bias in der KI bezeichnet systematisch unfaire oder verzerrte Ergebnisse, die entstehen, wenn die Trainingsdaten bereits menschliche Vorurteile oder gesellschaftliche Ungleichheiten enthalten. Die KI erkennt diese Muster und übernimmt sie, was zu diskriminierenden Resultaten führen kann. Vergleichbar ist dies mit einer Gemeindefreizeit, bei deren Planung nur männliche Jugendliche befragt werden – die Interessen der Mädchen finden dabei kaum Berücksichtigung. Im kirchlichen und sozialen Kontext, wo Fairness, Gerechtigkeit und Nächstenliebe zentrale Werte darstellen, ist Bias besonders problematisch. Eine voreingenommene KI könnte bei der Einschätzung von Hilfsbedürftigkeit oder Ressourcenzuweisung bestimmte Personengruppen benachteiligen. Um diesem Problem entgegenzuwirken, sind vielfältige Trainingsdaten, Fairness-Überprüfungen und diverse Entwicklungsteams wichtig. Die Bekämpfung von KI-Bias erfordert neben technischen Lösungen auch eine kritische Auseinandersetzung mit den zugrundeliegenden gesellschaftlichen Strukturen und eine ethisch fundierte Gestaltung der KI.
Datenschutz (DSGVO, KDG/DSG-EKD)
Datenschutz ist ein Grundrecht, das den Umgang mit personenbezogenen Daten regelt. Hierzu zählen alle Informationen, die sich auf identifizierbare Personen beziehen – von Kontaktdaten bis hin zu besonders sensiblen Informationen wie Religionszugehörigkeit oder Gesundheitsdaten. Da KI-Systeme oft große Datenmengen benötigen, müssen beim Einsatz im kirchlichen Bereich strenge Datenschutzregeln beachtet werden. Für kirchliche Einrichtungen gelten spezifische Datenschutzgesetze: das Kirchliche Datenschutzgesetz (KDG) für katholische und das DSG-EKD für evangelische Einrichtungen. Diese orientieren sich an der DSGVO, berücksichtigen aber die Besonderheiten kirchlicher Arbeit. Sie regeln, unter welchen Bedingungen personenbezogene Daten verarbeitet werden dürfen und welche Rechte Betroffene haben. Vergleichbar mit dem Beichtgeheimnis oder der seelsorgerischen Schweigepflicht erfordert auch der digitale Umgang mit persönlichen Daten höchste Vertraulichkeit. Die strikte Einhaltung des Datenschutzes ist keine bloße Pflichtübung, sondern eine fundamentale Voraussetzung für das Vertrauen in kirchliche und soziale Arbeit. Proaktive Maßnahmen wie die sorgfältige Auswahl von KI-Anbietern, Datenanonymisierung und Mitarbeiterschulungen sind für den verantwortungsvollen KI-Einsatz unerlässlich.
Datenlokalisierung
Datenlokalisierung bezeichnet die bewusste Entscheidung, digitale Daten an einem bestimmten geografischen Ort – meist innerhalb Deutschlands oder der EU – zu speichern und zu verarbeiten. Für kirchliche und soziale Organisationen, die regelmäßig mit sensiblen personenbezogenen Daten arbeiten, ist dieser Aspekt besonders relevant. Die Speicherung in Deutschland oder der EU unterliegt den strengen Regelungen der DSGVO sowie den kirchlichen Datenschutzgesetzen (KDG/DSG-EKD) und bietet mehr Rechtssicherheit als die Datenhaltung in Drittländern mit möglicherweise niedrigeren Standards. KI-Anbieter wie ai-gelb heben hervor, dass sie Daten ausschließlich in zertifizierten deutschen Rechenzentren hosten – ein wichtiges Auswahlkriterium für kirchliche Einrichtungen. Vergleichbar ist dies mit einem vertraulichen Seelsorgegespräch, bei dem Sie selbstverständlich erwarten, dass das Besprochene nicht unkontrolliert weitergegeben wird. Die Entscheidung für Datenlokalisierung ist keine bloße technische Formalität, sondern eine strategische Maßnahme zur Risikominimierung und Stärkung der Datensouveränität. Angesichts der Verarbeitung hochsensibler Informationen und der strengen rechtlichen Anforderungen bieten lokale Lösungen oder On-Premise-Installationen konkrete Wege, um Risiken zu minimieren und das Vertrauen der Betroffenen zu wahren.
Ethik in der KI
KI-Ethik befasst sich mit moralischen Fragen und Werten bei der Entwicklung und dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Im Fokus steht die Entwicklung von Prinzipien, die gewährleisten, dass KI-Systeme fair, transparent, nachvollziehbar und zum Wohle der Menschen eingesetzt werden. Christliche Werte wie die unantastbare Menschenwürde, Gerechtigkeit, Nächstenliebe und Verantwortung für die Schöpfung bilden den Maßstab für KI-Anwendungen im kirchlichen Kontext. Zentrale ethische Prinzipien umfassen Transparenz und Erklärbarkeit, Gerechtigkeit und Fairness, das Prinzip der Nichtschädigung, Verantwortlichkeit sowie Datenschutz und Privatsphäre. Ähnlich wie beim hippokratischen Eid für Ärzte oder dem Seelsorgegeheimnis benötigen wir klare ethische Leitplanken für den Umgang mit KI. Im kirchlichen Kontext geht es nicht nur um die Anwendung allgemeiner ethischer Grundsätze, sondern darum, die Technologie bewusst an christlichen Grundwerten auszurichten. Als Träger einer besonderen Verantwortung müssen kirchliche Einrichtungen sicherstellen, dass KI als unterstützendes Werkzeug dient und menschliche Entscheidung, Empathie und Verantwortung nicht ersetzt. Dies erfordert einen kontinuierlichen Dialog und die Entwicklung spezifischer, wertebasierter Richtlinien.
Generative KI
Generative KI ist eine Form der Künstlichen Intelligenz, die darauf spezialisiert ist, neue, originäre Inhalte zu erschaffen – von Texten und Bildern bis hin zu Musik, Videos oder Programmcode. Diese KI lernt aus umfangreichen Trainingsdaten und kreiert daraus etwas Neues, das den Mustern der Lerndaten ähnelt, ohne identisch zu sein. Bekannte Beispiele sind ChatGPT für Texte oder DALL-E und Midjourney für Bilder. Technisch basieren diese Modelle, oft als "Große Sprachmodelle" (LLMs) bezeichnet, auf statistischen Zusammenhängen und Wahrscheinlichkeiten. Vergleichbar ist dies mit einer Musikerin, die nach intensivem Studium von Mozart-Werken ein neues Stück im Mozart-Stil komponiert, ohne dass es sich um ein Original handelt. Im kirchlichen und sozialen Bereich bietet generative KI vielfältige Unterstützungsmöglichkeiten: von der Erstellung von Textentwürfen für Gemeindebriefe über die Ideenfindung bei Veranstaltungen bis hin zur Übersetzung in Leichte Sprache für mehr Barrierefreiheit. Sie kann administrative und kreative Aufgaben effizienter gestalten und Freiräume schaffen. Da die KI jedoch auf Mustererkennung und nicht auf echtem Verständnis basiert, können ihre Inhalte Fehler oder Vorurteile enthalten. Eine menschliche Überprüfung und kritische Bewertung ist daher unerlässlich, um Qualität und ethische Standards zu gewährleisten.
Halluzinationen (im KI-Kontext)
Als Halluzinationen bezeichnet man im KI-Kontext das Phänomen, dass KI-Systeme – insbesondere generative Modelle – falsche oder erfundene Informationen erzeugen, die jedoch überzeugend und plausibel klingen. Diese entstehen, weil KI-Modelle auf statistischen Wahrscheinlichkeiten basieren und kein echtes Verständnis für Wahrheit besitzen. Wenn Trainingsdaten lückenhaft oder widersprüchlich sind, füllt die KI diese Lücken mit erfundenen, aber plausibel klingenden Informationen. Vergleichbar ist dies mit einem Studenten, der für eine Prüfung nur oberflächlich gelernt hat, aber eloquent eine wohlklingende, jedoch inhaltlich falsche Antwort formuliert. Im kirchlichen Kontext können solche Fehlinformationen besonders problematisch sein, etwa bei Hilfsangeboten oder rechtlichen Auskünften. Es ist daher essentiell, KI-generierte Inhalte kritisch zu prüfen und durch verlässliche Quellen zu verifizieren. Risiken lassen sich verringern, indem KI-Systeme auf klar definierte, geprüfte Wissensbasen zugreifen, statt auf das gesamte Internet. Anbieter wie ai-gelb betonen, dass ihre Systeme durch die Nutzung kundeneigener Daten zuverlässige Ergebnisse liefern. Diese fundamentale Grenze heutiger KI-Systeme unterstreicht, dass sie kein Ersatz für menschliches Urteilsvermögen und Verantwortung sind, sondern stets menschlicher Überprüfung bedürfen.
KI-Assistenten
KI-Assistenten sind Software-Anwendungen, die mittels Künstlicher Intelligenz Nutzer bei bestimmten Aufgaben unterstützen, Fragen beantworten oder Aktionen ausführen. Sie fungieren als digitale Helfer – von Chatbots auf Websites bis zu Sprachassistenten wie Amazon Alexa oder Apple Siri. Technisch nutzen sie die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), um menschliche Kommunikation zu verstehen und basierend auf verfügbaren Daten passende Antworten zu generieren. Vergleichbar sind sie mit einem gut informierten, stets verfügbaren Mitarbeiter an einer Informations-Hotline, der Standardfragen beantworten oder einfache Aufgaben erledigen kann.
Im kirchlichen und sozialen Bereich bieten KI-Assistenten vielfältige Einsatzmöglichkeiten: Sie verbessern den Bürger- und Mitgliederservice durch 24/7-Erreichbarkeit, unterstützen Mitarbeitende beim internen Wissensmanagement, helfen bei Verwaltungsaufgaben, fördern Barrierefreiheit durch Spracheingabe oder Vorlesefunktionen und können bei der Vorbereitung von Beratungen unterstützen.
Die Qualität eines KI-Assistenten hängt entscheidend von seinen Datenquellen ab – während allgemeine Systeme wie ChatGPT keine spezifischen Informationen zu einer bestimmten Kirchengemeinde kennen, werden spezialisierte Assistenten wie ai-gelb gezielt mit organisationsspezifischem Wissen trainiert. Ihr Nutzen beruht auf der Qualität der Datenbasis und der klaren Definition ihrer Aufgaben und Grenzen. Die Anbindung an lokale, geprüfte Datenquellen ist essentiell für einen sinnvollen Einsatz im kirchlichen Bereich.
Künstliche Intelligenz (KI) /
Artificial Intelligence (AI)
Künstliche Intelligenz (KI) oder Artificial Intelligence (AI) bezeichnet einen Bereich der Informatik, der sich mit der Entwicklung von Computersystemen befasst, die Aufgaben ausführen können, für die normalerweise menschliche Intelligenz nötig wäre. Dies umfasst Fähigkeiten wie Lernen aus Erfahrung, logisches Denken, Problemlösung, Mustererkennung, Sprachverständnis und Entscheidungsfindung. Vergleichbar ist KI mit einem lernfähigen Auszubildenden, der anfangs genaue Anweisungen benötigt, aber mit der Zeit aus Daten und Erfahrungen lernt und zunehmend selbstständig arbeiten kann. Im Gegensatz zu herkömmlicher Software, die strikt nach vorgegebenen Regeln arbeitet, können KI-Systeme aus Daten lernen und ihre Leistung verbessern, ohne für jeden Einzelfall neu programmiert zu werden. Die heute verbreitete KI ist überwiegend "schwache" oder "enge" KI, die auf spezifische Aufgaben spezialisiert ist, während eine "starke" KI mit menschenähnlichem Bewusstsein noch Science-Fiction bleibt.
Im kirchlichen und sozialen Bereich kann KI in vielen Bereichen unterstützen – von der Automatisierung von Verwaltungsaufgaben über Kommunikation bis hin zu Planungsprozessen. KI ist kein einheitliches Konzept, sondern ein dynamisches Feld mit vielfältigen Methoden. Ihr Potenzial liegt in der Anpassungsfähigkeit, wobei sie menschliche Fähigkeiten ergänzen, aber nicht ersetzen kann. Ein verantwortungsvoller Einsatz stellt sicher, dass die menschliche Kontrolle und ethische Grundwerte gewahrt bleiben.
Maschinelles Lernen (ML) / Machine Learning
Maschinelles Lernen ist ein Kernbereich der Künstlichen Intelligenz, der Methoden und Algorithmen umfasst, die Computersystemen ermöglichen, aus Daten zu lernen, Muster zu erkennen und ihre Leistung selbstständig zu verbessern, ohne explizit neu programmiert werden zu müssen. Der Prozess beginnt typischerweise mit Trainingsdaten, aus denen ein ML-Algorithmus ein mathematisches Modell erstellt, das dann für Vorhersagen, Klassifikationen oder Entscheidungen bei neuen, unbekannten Daten genutzt werden kann.
Vergleichbar ist dies mit dem Fahrradfahren Lernen: Nach einer grundlegenden Einführung verbessern Sie sich durch Übung und Erfahrung, bis Sie intuitiv auf neue Situationen reagieren können, ohne spezifische Anweisungen zu benötigen.
Es gibt verschiedene Lernansätze: Beim überwachten Lernen trainiert das System mit bereits kategorisierten Daten (z.B. Spamfilter), beim unüberwachten Lernen findet es selbstständig Muster (z.B. Kundensegmentierung), und beim bestärkenden Lernen lernt es durch Ausprobieren und Feedback (z.B. Schachprogramme).
Maschinelles Lernen bildet die Grundlage für zahlreiche praktische KI-Anwendungen – von Empfehlungssystemen und Spracherkennung bis zu medizinischer Diagnostik. Die Qualität eines ML-Systems hängt entscheidend von den Trainingsdaten ab: Sind diese verzerrt oder unvollständig, spiegelt das Modell diese Mängel wider. Die sorgfältige Datenauswahl und -aufbereitung ist daher ein kritischer Erfolgsfaktor beim verantwortungsvollen Einsatz dieser Technologie.Im kirchlichen und sozialen Bereich kann KI in vielen Bereichen unterstützen – von der Automatisierung von Verwaltungsaufgaben über Kommunikation bis hin zu Planungsprozessen. KI ist kein einheitliches Konzept, sondern ein dynamisches Feld mit vielfältigen Methoden. Ihr Potenzial liegt in der Anpassungsfähigkeit, wobei sie menschliche Fähigkeiten ergänzen, aber nicht ersetzen kann. Ein verantwortungsvoller Einsatz stellt sicher, dass die menschliche Kontrolle und ethische Grundwerte gewahrt bleiben.
Prompting
Prompting bezeichnet im KI-Kontext die Formulierung von Eingabeaufforderungen, Fragen oder Anweisungen – den "Prompts" – an eine Künstliche Intelligenz, besonders an generative KI-Systeme wie ChatGPT. Es bildet die Schnittstelle zur Kommunikation mit der KI, um gewünschte Ergebnisse zu erzielen. Die Qualität der KI-Antwort hängt maßgeblich von der Klarheit und Präzision des Prompts ab. Vergleichbar ist dies mit einer Arbeitsanweisung an einen Mitarbeiter: Je klarer und spezifischer die Anweisung, desto zielführender ist das Ergebnis. Für effektive Prompts sind verschiedene Techniken hilfreich: Spezifisch und klar formulieren, relevanten Kontext liefern, der KI eine Rolle zuweisen (z.B. "Antworte als erfahrener Seelsorger"), Beispiele für das gewünschte Ergebnis geben, Format und Länge definieren sowie positive Anweisungen nutzen. Wenn die erste Antwort nicht zufriedenstellend ist, kann der Prompt angepasst und verfeinert werden.
Effektives Prompting ist eine Schlüsselkompetenz, um das Potenzial generativer KI wirklich zu nutzen. Da die KI direkt auf die gegebenen Anweisungen reagiert, bestimmt die Eingabequalität unmittelbar die Ausgabequalität. Durch gezieltes Prompting kann der Nutzer die KI steuern und die Wahrscheinlichkeit deutlich erhöhen, nützliche, relevante und hochwertige Ergebnisse zu erhalten. Diese Fertigkeit ist wichtig, um KI effektiv als Werkzeug für die eigenen Ziele einzusetzen.
Trainingsdaten / Training Data
Trainingsdaten sind die umfangreichen Informationsmengen, die zum "Anlernen" eines KI-Modells, insbesondere beim Maschinellen Lernen, verwendet werden. Diese Daten können in verschiedensten Formen vorliegen: Texte, Bilder, Audiodateien, Videos oder strukturierte Datensätze. Die KI analysiert diese Daten, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen, die sie später auf neue, unbekannte Daten anwenden kann.
Vergleichbar sind Trainingsdaten mit dem gesamten Lernmaterial, das ein Mensch im Laufe seiner Ausbildung aufnimmt – je umfangreicher, vielfältiger und hochwertiger dieses Material ist, desto besser können später komplexe Aufgaben gelöst werden. Die Qualität, Menge und Vielfalt der Trainingsdaten sind entscheidend für die spätere Leistungsfähigkeit und Fairness eines KI-Modells. Die Daten müssen korrekt, aktuell und für die spezifische Aufgabe relevant sein. Moderne ML-Modelle benötigen oft riesige Datenmengen, um zuverlässig zu funktionieren. Zudem sollten die Daten die reale Welt möglichst ausgewogen widerspiegeln – andernfalls kann die KI Vorurteile lernen und bestimmte Gruppen benachteiligen. Trainingsdaten stammen aus unterschiedlichsten Quellen wie öffentlichen Datensätzen, dem Internet oder internen Organisationsdaten, wobei bei letzterem strenger Datenschutz zu beachten ist.
Die Auswahl und Aufbereitung von Trainingsdaten ist ein kritischer und ethisch sensibler Prozess, da alle in den Daten enthaltenen Muster – sowohl nützliche Zusammenhänge als auch unerwünschte Vorurteile – vom Modell übernommen werden können. Eine sorgfältige Kuratierung und Dokumentation ist daher unerlässlich für vertrauenswürdige KI-Systeme.
Fazit:
KI verstehen für einen verantwortungsvollen Einsatz
Künstliche Intelligenz ist ein vielschichtiges, sich schnell entwickelndes Feld mit großem Potenzial und beachtlichen Herausforderungen für werteorientierte Organisationen. Ein grundlegendes Verständnis der KI-Begriffe ist essenziell für ihren sinnvollen und verantwortungsvollen Einsatz im kirchlichen Kontext.
Chancen erkennen und nutzen:
KI kann Effizienz steigern, Routineaufgaben übernehmen und Angebote barrierefreier gestalten. Dies schafft wertvolle Freiräume für das Wesentliche: die persönliche Zuwendung zum Menschen, Seelsorge und soziales Engagement.
Verantwortung wahrnehmen und gestalten:
Die bewusste Auseinandersetzung mit Risiken wie Bias, Halluzinationen und Datenschutzfragen ist unerlässlich. KI-Einsatz muss stets ethischen Grundsätzen folgen, wobei der Mensch die Kontrolle behält und die letzte Verantwortung trägt.
Mut zum Lernen und Ausprobieren:
Eine offene, neugierige Haltung gegenüber KI ist wichtig. Organisationen wie das EWDE ermutigen zum Experimentieren innerhalb klarer Leitlinien. Gemeinsames Lernen und der Einsatz spezialisierter, datenschutzkonformer Lösungen wie ai-gelb unterstützen diesen Prozess.
Ausblick:
Die aktive Auseinandersetzung mit KI heute ermöglicht es, ihre Zukunft werteorientiert mitzugestalten. Die Technologie sollte als Werkzeug begriffen werden, das hilft, den kirchlichen Auftrag in einer sich wandelnden Welt besser zu erfüllen.
